Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cruz, Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIJUI
Texto Completo: http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/4215
Resumo: Este trabalho trata de um tema bastante discutido atualmente, a computação paralela e heterogênea. Visa realizar a comparação de desempenho e eficiência energética de componentes que se enquadram nesta categoria. Para isso, serão comparados um coprocessador Intel Xeon Phi e uma GPGPU NVIDIA. Antes de compará-los, foi necessário um estudo das arquiteturas das GPUs da NVIDIA e do coprocessador Intel Xeon Phi (Intel MIC), bem como de algumas APIs e plataformas que possibilitam a implementação nestes componentes. A comparação foi realizada utilizando um benchmark, que igualmente foi estudado. Como resultado, percebeu-se o quão eficientes ambos os componentes podem ser, no caso do Xeon Phi, que no benchmark MaxFlops, alcançou 5,06 TFlops para valores de precisão simples com uma eficiência energética de 17,27 GFlops/W e, na GPGPU NVIDIA, que no benchmark GEMM, atingiu 3,03 TFlops para valores de precisão simples e uma eficiência energética de 13,18 GFlops/W.
id UNIJ_b8ff740ec6656138818f2f1f234f0a6e
oai_identifier_str oai:bibliodigital.unijui.edu.br:123456789/4215
network_acronym_str UNIJ
network_name_str Repositório Institucional da UNIJUI
spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisComputação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia2017-06-3020162017-06-30T22:58:06Z2017-06-30T22:58:06ZEste trabalho trata de um tema bastante discutido atualmente, a computação paralela e heterogênea. Visa realizar a comparação de desempenho e eficiência energética de componentes que se enquadram nesta categoria. Para isso, serão comparados um coprocessador Intel Xeon Phi e uma GPGPU NVIDIA. Antes de compará-los, foi necessário um estudo das arquiteturas das GPUs da NVIDIA e do coprocessador Intel Xeon Phi (Intel MIC), bem como de algumas APIs e plataformas que possibilitam a implementação nestes componentes. A comparação foi realizada utilizando um benchmark, que igualmente foi estudado. Como resultado, percebeu-se o quão eficientes ambos os componentes podem ser, no caso do Xeon Phi, que no benchmark MaxFlops, alcançou 5,06 TFlops para valores de precisão simples com uma eficiência energética de 17,27 GFlops/W e, na GPGPU NVIDIA, que no benchmark GEMM, atingiu 3,03 TFlops para valores de precisão simples e uma eficiência energética de 13,18 GFlops/W.Ciências Exatas e da TerraCiências da ComputaçãoComputação paralelaComputação heterogêneaComputação de alto desempenhoCUDAOpenCLOpenMPSHOCBenchmark Suitehttp://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/4215DMD_hdl_123456789/4215Cruz, Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidiaporreponame:Repositório Institucional da UNIJUIinstname:Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sulinstacron:UNIJUIinfo:eu-repo/semantics/openAccessFrancisco%20Berti%20da%20Cruz.pdfhttp://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/bitstream/123456789/4215/1/Francisco%20Berti%20da%20Cruz.pdfapplication/pdf1636107http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/bitstream/123456789/4215/1/Francisco%20Berti%20da%20Cruz.pdf4fa79effa36e9c1fd882f2141a8309e9MD5123456789_4215_12019-01-21T12:45:21Zmail@mail.com -
dc.title.none.fl_str_mv Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
title Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
spellingShingle Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
Cruz, Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
Ciências Exatas e da Terra
Ciências da Computação
Computação paralela
Computação heterogênea
Computação de alto desempenho
CUDA
OpenCL
OpenMP
SHOC
Benchmark Suite
title_short Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
title_full Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
title_fullStr Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
title_full_unstemmed Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
title_sort Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
author Cruz, Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
author_facet Cruz, Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Cruz, Computação heterogênea: comparação de desempenho e eficiência energética entre um coprocessador intel xeon phi e uma gpgpu nvidia
dc.subject.por.fl_str_mv Ciências Exatas e da Terra
Ciências da Computação
Computação paralela
Computação heterogênea
Computação de alto desempenho
CUDA
OpenCL
OpenMP
SHOC
Benchmark Suite
topic Ciências Exatas e da Terra
Ciências da Computação
Computação paralela
Computação heterogênea
Computação de alto desempenho
CUDA
OpenCL
OpenMP
SHOC
Benchmark Suite
dc.description.abstract.none.fl_txt_mv Este trabalho trata de um tema bastante discutido atualmente, a computação paralela e heterogênea. Visa realizar a comparação de desempenho e eficiência energética de componentes que se enquadram nesta categoria. Para isso, serão comparados um coprocessador Intel Xeon Phi e uma GPGPU NVIDIA. Antes de compará-los, foi necessário um estudo das arquiteturas das GPUs da NVIDIA e do coprocessador Intel Xeon Phi (Intel MIC), bem como de algumas APIs e plataformas que possibilitam a implementação nestes componentes. A comparação foi realizada utilizando um benchmark, que igualmente foi estudado. Como resultado, percebeu-se o quão eficientes ambos os componentes podem ser, no caso do Xeon Phi, que no benchmark MaxFlops, alcançou 5,06 TFlops para valores de precisão simples com uma eficiência energética de 17,27 GFlops/W e, na GPGPU NVIDIA, que no benchmark GEMM, atingiu 3,03 TFlops para valores de precisão simples e uma eficiência energética de 13,18 GFlops/W.
description Este trabalho trata de um tema bastante discutido atualmente, a computação paralela e heterogênea. Visa realizar a comparação de desempenho e eficiência energética de componentes que se enquadram nesta categoria. Para isso, serão comparados um coprocessador Intel Xeon Phi e uma GPGPU NVIDIA. Antes de compará-los, foi necessário um estudo das arquiteturas das GPUs da NVIDIA e do coprocessador Intel Xeon Phi (Intel MIC), bem como de algumas APIs e plataformas que possibilitam a implementação nestes componentes. A comparação foi realizada utilizando um benchmark, que igualmente foi estudado. Como resultado, percebeu-se o quão eficientes ambos os componentes podem ser, no caso do Xeon Phi, que no benchmark MaxFlops, alcançou 5,06 TFlops para valores de precisão simples com uma eficiência energética de 17,27 GFlops/W e, na GPGPU NVIDIA, que no benchmark GEMM, atingiu 3,03 TFlops para valores de precisão simples e uma eficiência energética de 13,18 GFlops/W.
publishDate 2016
dc.date.available.fl_str_mv 2016
2017-06-30T22:58:06Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-06-30
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-06-30T22:58:06Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
status_str publishedVersion
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/4215
DMD_hdl_123456789/4215
url http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/4215
identifier_str_mv DMD_hdl_123456789/4215
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.bitstream.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNIJUI
instname:Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul
instacron:UNIJUI
reponame_str Repositório Institucional da UNIJUI
collection Repositório Institucional da UNIJUI
instname_str Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul
instacron_str UNIJUI
institution UNIJUI
repository.name.fl_str_mv -
repository.mail.fl_str_mv mail@mail.com
_version_ 1623415894995632128

Registros relacionados